行业与公司 * 会议聚焦于人工智能生态系统 特别是台湾和中国大陆的AI供应链[1] * 涉及半导体行业 重点关注AI芯片（AI Semis）及其相关产业链[4][5] * 主要讨论的公司包括台积电（TSMC）、英伟达（NVIDIA）以及中国的AI企业（如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、DeepSeek、Moonshot AI等）[16][38][65] * 覆盖的领域包括AI芯片设计、制造、封装（如CoWoS）、高端内存（HBM）、电源能效（如GaN HVDC 800V）、冷却解决方案以及数据中心基础设施[5][93][96] 核心观点与论据 * AI驱动半导体增长：AI芯片是半导体市场规模达到1万亿美元的主要驱动力 预计到2027年AI芯片将占台积电（TSMC）收入的约34%[26][28] * 需求与限制因素：生成式AI是需求触发点 但增长受限于预算、能源（尤其在美国）、芯片产能（尤其在中国）和法规[5] * 技术演进：摩尔定律（Moore's Law）演进至系统集成和能效提升（摩尔定律2.0） 台积电每个制程节点迁移可提升能效15%-20%[16] * 算力投资回报：AI代币输出开始证明强劲的云/AI资本支出合理性 预计未来十年还将有3-4万亿美元的AI资本支出[21][23] * 中国AI发展：中国贡献了全球一半的顶尖SOTA（最先进）模型 是美国的 major competitor AI模型策略呈现“开放”的中国与“专有”的世界[52] * 推理需求驱动：中国DeepSeek等公司的推理需求是未来资本支出的关键驱动因素 预计前六大公司资本支出将同比增长62%至3730亿元人民币[38][40] * 服务器增长与架构升级：英伟达AI服务器出货量预计在2026年见顶 未来将向液冷解决方案和HVDC（高压直流）电源架构过渡 每AI服务器机架的电源解决方案价值预计将增长超过10倍[82][93][95] 其他重要内容 * 晶圆代工竞争：展示了台积电、英特尔、三星和中芯国际的逻辑密度和制程路线图比较[43][44][45] * AI应用生态：详细列出了中国主要的2C（如微信、淘宝、DeepSeek、Kimi）和2B（如广告、金融、医疗、工业）AI应用及其使用场景和用户数据[61][65][73] * 供应链与合作伙伴：列出了GB200/ASIC服务器机架的ODM合作伙伴（如富士康、广达、纬创）和液冷解决方案的供应商动态[91] * 投资辩论：讨论了AI ASIC（专用集成电路）此次是否会成功 并比较了英伟达与其竞争对手及合作伙伴（如台积电）的市盈率（P/E）倍数[32][34]